Dataoptimalisering

Dataoptimalisering er en systematisk indsats for at forbedre kvalitet, tilgængelighed og effektivitet i håndteringen af data i en organisation. Den dækker processer og teknikker, der gør rådata mere pålidelige og lettere tilgængelige, så data kan understøtte beslutninger, operationer og forretningsudvikling. Fokus er på hele dataens livscyklus fra indsamling til arkivering.

Kernedomænerne omfatter datakvalitet (rensning, dublettfjerning, validering), datastyring og metadata (politikker, rollestyring, dataejerskab), dataarkitektur (modeller og schemas, masterdata) og dataintegration (ETL/ELT, API’er og datasynchronisering) for at skabe et konsekvent, tværgående datasæt.

Teknikkerne inkluderer datamodellering og normalisering for at reducere redundans, indeksering og partitionering for hurtigere forespørgsler, caching og komprimering for mindre lagringsforbrug og lavere latency samt data lineage og versionering for sporbarhed.

Lagring og behandlingsmiljøer spænder fra data warehouses til struktureret analyse, data lakes for rå og varieret data og lakehouse-tilgange, ofte støttet af dataflow- og pipeline-teknologier (ETL/ELT, streaming). Målet er at lette adgang til data og lette analytisk arbejde.

Sikkerhed og overholdelse er centrale: data-minimering, adgangskontrol, kryptering, datalogning og revision. Overholdelse af GDPR og andre relevante regler er integreret i design og drift.

Resultaterne af dataoptimalisering er forbedret datakvalitet, hurtigere og mere nøjagtige analyser, lavere lagrings- og beregningsomkostninger samt øget tillid til data i beslutningsprocesser. Løbende overvågning af kvalitets- og ydelsesindikatorer hjælper med kontinuerlig forbedring.